大话数据结构 溢彩加强版
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作者程杰
出版社清华大学出版社
ISBN9787302564713
出版时间2020-12
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数392页
字数537千字
定价119元
货号SC:9787302564713
上书时间2024-04-30
商品详情
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作者简介:
"程杰，一个被读者誉为很适合写IT技术书的家伙。
著有 《大话设计模式》（简体版销量破25万册、繁体版印刷12次，开创了一种适合国人阅读的趣味讲解IT知识的风格与模式）。
作者参与过政府、证券、游戏、交通等多种行业的软件开发及项目管理工作，也曾做过软件培训的教师，目前从事教育类APP/微信小程序的开发与运营。因为有过两年半高中数学教学的独特经历，使得其书作当中处处以初学者视角考虑和分析问题，成为了当前很受欢迎的IT技术图书作者之一。"
主编推荐:
"编辑的话
2008年，一本特立独行的IT技术图书《大话设计模式》横空出世，开创了一种新派技术图书风格，横扫各大排行。
作者程杰并没有满足这个成绩，耗时3年潜心创作了另外一本同样是程序员基础的著作——《大话数据结构》，不出意外地好评如潮。
直到今天，这两本书仍然常驻各大排行。作为本土原创图书，这个成绩简直不可思议——印象里只有国外经典技术图书具备如此强的生命力。
虽然在这十几年里程杰兄未再动笔，但依然与我保持着密切联系。非常荣幸的是，在这本新作中，我依然是他的编辑。
十几年来，IT技术已经有了翻天覆地的变化，当年的桌面程序基本都迁移到了当前的互联网和移动端上，以至人工智能、深度学习，开发语言也从当初C、Java为主力语言变成如今包治百病的Python，我作为一个IT编辑，回顾起来其实还挺有意思的。
关于《大话数据结构【溢彩加强版】》的代码语言，确实跟程杰有过小小的争执，我建议换Python，程杰还是坚持用C。他的理由是：讲解数据结构，还是得用最干净纯粹的通用经典计算机语言，虽然Python很灵动，正是这种灵动，有时在解析数据结构的时候显得不够严肃和“正统”，而程序员的基础必修课，必须要一拳一脚地养成规范的动作习惯。
数据结构在某种程度上和设计模式类似，都是前辈的武功套路。不同的是，设计模式是近几十年很好程序员的智慧结晶，而数据结构是几百上千年无数科学家、数学家的智慧沉淀，具有更加深厚的背景。
大家知道，程序是利用计算机的高速运算能力来协助我们处理一些需要海量运算得出结果的问题，花哨的界面和良好的用户体验背后，是无数计算机强大的算力得出我们需要的结果——无论是气象预报还是扫脸支付。
一台计算机的CPU运算能力是固定的，只会机械地接收程序的指令，所以，算法的优劣就决定了程序设计水平的高低（关于计算机硬件的运算原理和流程，这里推荐一《大话数据结构【溢彩加强版】》
...
内容简介:
本书以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比，本书内容有趣易读，算法讲解细致深入，是一本非常适合自学的读物。对于学习数据结构来说，难点之一是对相关算法的理解。本书创新性地采用全彩印刷，图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳，使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅，极大提升了阅读体验。本书主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用；串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法；二叉树前中后序遍历、哈夫曼树及应用；图的深度、广度遍历；最小生成树两种算法、最短路径两种算法；拓扑排序与关键路径算法；折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找；稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术；二叉排序树、平衡二叉树等动态查找；B树、B+树技术，散列表技术；冒泡、选择、插入等简单排序；希尔、堆、归并、快速等改进排序。本书适合学过一门编程语言的各类读者，包括在读的大中专计算机专业学生、想转行做开发的非专业人员、欲考计算机专业研究生的应届生或在职人员，以及工作后需要补学或温习数据结构和算法的程序员等。
目录:
第1章数据结构绪论1
1.1开场白2
1.2你数据结构怎么学的3
1.3数据结构起源4
1.4基本概念和术语5
1.4.1数据5
1.4.2数据元素6
1.4.3数据项7
1.4.4数据对象7
1.4.5数据结构7
1.5逻辑结构与物理结构8
1.5.1逻辑结构8
1.5.2物理结构9
1.6数据类型11
1.6.1数据类型定义11
1.6.2抽象数据类型12
1.7总结回顾13
1.8结尾语14
第2章算法15
2.1开场白16
2.2数据结构与算法的关系16
2.3两种算法的比较17
2.4算法定义18
2.5算法的特性19
2.5.1输入输出19
2.5.2有穷性19
2.5.3确定性20
2.5.4可行性20
2.6算法设计的要求20
2.6.1正确性21
2.6.2可读性21
2.6.3健壮性21
2.6.4时间效率高和存储量低22
2.7算法效率的度量方法22
2.7.1事后统计方法22
2.7.2事前分析估算方法23
2.8函数的渐近增长25
2.9算法时间复杂度27
2.9.1算法时间复杂度定义27
2.9.2推导大O阶方法28
2.9.3常数阶28
2.9.4线性阶29
2.9.5对数阶29
2.9.6平方阶29
2.10常见的时间复杂度
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